str.contains("Bob")) { // 两个名字至少都包含一个 System.out.println(0); System.exit(0); } } /** *...此方法计算出 name 在句子中的位置 * @param s 英文句子 * @param name 人物名称 * @return list 保存 人物name 在 英文句子s 的位置...if(prefix < 0) { // 如果name为句子的第一个单词，则只需判断后缀是否为标点或者空格 if(str.substring(suffix,suffix+1).matches...（1）句子必须符合一种情况的最简句子是“Bob Alice”或者“Alice Bob”，其特点是必须至少有9个字符 （2）句子中至少必须同时存在“Bob“和”Alice”两个英文单词 2、calculate...(s,name)：计算出 人物name 在 句子s 中的位置 3、toMap(list1,list2)：分别将两个calculate()计算之后的值存入TreeMap中，key存储name在s中的位置，
如果你想查看所有标记，可以不带参数运行相同的命令。 命名实体识别 现在，我们对句子中的每个单词都进行了词性标注，但并不是所有的名词都是相同的。...问题4： 创建一个函数，接受一个句子列表作为参数，默认为问题1中定义的“make_sentences”函数，然后返回一个包含“句子”和“情感”两列的数据框。...例如，当将一组文档提供给LDA模型时，它将查看单词，并基于每个文档中包含的单词，为每个文档分配主题及其相应的概率。 幸运的是，我们可以很容易地在scikit-learn中实现LDA。...结果应以数据框的形式呈现，包含两列。第一列将是每个单词的“概率”，第二列将是与所提供主题（即“search_word”）相关联的“特征”或单词。...最后，以“action”作为“search_word”运行函数，并返回与该主题相关的前10个单词。
现在，我们需要做的就是告诉Python将这个文件加载到word_weights中。 打开文件 为了打开文件，我们使用open函数。它打开一个文件并返回一个file对象，该对象允许我们对文件执行操作。...现在，我们的程序所做的就是分配一个Twitter字符串，加载一个单词权重字典，并使用加载的字典分析该Twitter字符串。...((11,), (11,)) 注意，num_class被设置为vocab_size，即N个唯一单词+ 1。y的打印表明，在第0列和第1列中没有包含索引的行。...让我们从dataframe中随机选择的10条推文。它显示推文包含许多仅出现一次的术语或对预测不感兴趣的术语。 所以我们先清理文本。 ? ?...API的JSON响应提供了上面依赖关系解析树中显示的所有数据。它为句子中的每个标记返回一个对象（标记是一个单词或标点符号）。
并使用split()方法将其分解为单词。...现在，我们需要做的就是告诉Python将这个文件加载到word_weights中。 打开文件 为了打开文件，我们使用open函数。它打开一个文件并返回一个file对象，该对象允许我们对文件执行操作。...现在，我们的程序所做的就是分配一个Twitter字符串，加载一个单词权重字典，并使用加载的字典分析该Twitter字符串。...y的打印表明，在第0列和第1列中没有包含索引的行。这是因为： 在我们原来的句子“data”中没有属于class 0的单词。 索引为1的单词出现在句首，因此它不会出现在目标y中。...我现在将使用大约3000条来自川普的推文来训练一个深度学习模型。 数据 让我们从dataframe中随机选择的10条推文。它显示推文包含许多仅出现一次的术语或对预测不感兴趣的术语。
为解决这些问题，Pedro 绘制了缺失单元的总数以及百分比，并选择删除了 15% 或是更多包含缺失数据的单元格所在的列。他再次依赖主观选择来决定移除哪些特征： ……我们会错过这些数据吗？我不这么想。...可能是因为有更多的特征需要处理，也有可能是无效的统计结果会对整体产生更大的影响。 自然语言处理 自然语言或 NLP 数据集包含单词或句子。...他们都构建了词云图来显示出现最频繁的单词: Heads or Tails 根据 50 个最常见词构建的词云 Heads or Tails 也对每位作家的整体句子、单个句子和字词长度进行绘制，并发现作家之间的细微差异...但是对于一般的名字呢？一些作家在某些特定的情况下更乐意使用名字吗？这是在研究完句子或字符长度之后，我们要关注的重点。...在这两个竞赛中，他们都用到了 TF-IDF。 在特征工程阶段，他们设计了各种各样新特征。包括每个句子的平均单词数、标点符号的选择、以及单词是否重复等。 via：thekevinscott.com
为解决这些问题，Pedro 绘制了缺失单元的总数以及百分比，并选择删除了 15% 或是更多包含缺失数据的单元格所在的列。他再次依赖主观选择来决定移除哪些特征： ……我们会错过这些数据吗？我不这么想。...可能是因为有更多的特征需要处理，也有可能是无效的统计结果会对整体产生更大的影响。 自然语言处理 自然语言或 NLP 数据集包含单词或句子。...首先去掉通常不会带来太多信息的单词 。 他们都构建了词云图来显示出现最频繁的单词: ?...Bukun 绘制的与开心匹配的词云 特征工程 Bukun 建议增加一些可能的特性，包括逗号、分号、冒号、空格的数量以及包含大写字母的单词或是以大写字母开头的单词，并绘制每一种的图像。...但是对于一般的名字呢？一些作家在某些特定的情况下更乐意使用名字吗？这是在研究完句子或字符长度之后，我们要关注的重点。
在填充中，为句子定义了一定的长度。在我们的情况下，输入和输出中最长句子的长度将分别用于填充输入和输出句子。输入中最长的句子包含6个单词。对于少于6个单词的句子，将在空索引中添加零。...在本文中，对于英文句子（即输入），我们将使用GloVe词嵌入。对于输出中的法语翻译句子，我们将使用自定义单词嵌入。 让我们首先为输入创建单词嵌入。为此，我们需要将GloVe字向量加载到内存中。...然后，我们将创建一个字典，其中单词是键，而相应的向量是值，如下所示： 回想一下，我们在输入中包含3523个唯一词。我们将创建一个矩阵，其中行号将表示单词的序号，而列将对应于单词维度。...此矩阵将包含输入句子中单词的单词嵌入。...做出预测 在这一步中，您将看到如何使用英语句子作为输入进行预测。 在标记化步骤中，我们将单词转换为整数。解码器的输出也将是整数。但是，我们希望输出是法语中的单词序列。为此，我们需要将整数转换回单词。
tf-idf不是查看每个文档中每个单词的原始计数，而是查看每个单词计数除以出现该单词的文档数量的标准化计数。 ? 让我们看一些图片来了解它的具体内容。...图4-2显示了相应特征空间中的文档。可以注意到，单词“is”被有效地消除，因为它出现在该数据集中的所有句子中。...找到最佳超参数设置后，使用该设置对整个训练集进行训练，并比较测试集上这些同类最佳模型的性能。 重点：比较模型时调整超参数 比较模型或特征时，调整超参数非常重要。...由于大多数文档只包含所有可能单词的一小部分，因此该矩阵中的大多数都是零，是一个稀疏矩阵。 ? 包含5个文档7个单词的文档-词汇矩阵 特征缩放方法本质上是对数据矩阵的列操作。...在词袋模型中，与特征数量相比，列空间相对较小。 在相同的文档中可能会出现数目大致相同的词，相应的列向量几乎是线性相关的，这导致列空间不像它可能的那样满秩。 这就是所谓的秩亏。
在填充中，为句子定义了一定的长度。在我们的情况下，输入和输出中最长句子的长度将分别用于填充输入和输出句子。输入中最长的句子包含6个单词。对于少于6个单词的句子，将在空索引中添加零。...在本文中，对于英文句子（即输入），我们将使用GloVe词嵌入。对于输出中的法语翻译句子，我们将使用自定义单词嵌入。 让我们首先为输入创建单词嵌入。为此，我们需要将GloVe字向量加载到内存中。...然后，我们将创建一个字典，其中单词是键，而相应的向量是值，如下所示： 回想一下，我们在输入中包含3523个唯一词。我们将创建一个矩阵，其中行号将表示单词的整数值，而列将对应于单词的尺寸。...此矩阵将包含输入句子中单词的单词嵌入。...做出预测 在这一步中，您将看到如何使用英语句子作为输入进行预测。 在标记化步骤中，我们将单词转换为整数。解码器的输出也将是整数。但是，我们希望输出是法语中的单词序列。为此，我们需要将整数转换回单词。
在本文中，我介绍将学习 5 种可用于过滤文本数据（即字符串）的不同方法： 是否包含一系列字符 求字符串的长度 判断以特定的字符序列开始或结束 判断字符为数字或字母数字 查找特定字符序列的出现次数 首先我们导入库和数据...import pandas as pd df = pd.read_csv("example.csv") df 我们这个样例的DataFrame 包含 6 行和 4 列。...我们将使用不同的方法来处理 DataFrame 中的行。第一个过滤操作是检查字符串是否包含特定的单词或字符序列，使用 contains 方法查找描述字段包含“used car”的行。...通过在表达式中使用 len 函数获取长度并使用apply函数将其应用到每一行。...例如，在价格列中，有一些非数字字符，如 $ 和 k。我们可以使用 isnumeric 函数过滤掉。
上面说到我们理解一个句子的第一步是切割单词然后理解每个单词的意思，这一个步骤其实对应的就是编译原理中的词法分析（Lexical Analysis）。...由于Simple解释器没有使用这种做法，所以这里只会简单介绍一下流程，总体来说，它包含以下这些步骤： 为各个单词类型定义对应的正则表达式，例如数字字面量的正则表达式是/[0-9][0-9]*/（不考虑浮点数的情况...我们要设计的有限状态机可以识别下面类型的单词： identifier（标识符） number（数字字面量，不包含浮点数） string（字符串字面量，单引号包起来的） 加号（+） 加号赋值运算符（+=）...我们先来为这个有限状态机定义一下上面提到的状态机三要素： 状态集：状态集应该包含状态机在接收到任何输入后出现的所有状态，对于上面的状态机会有下面的状态： initial：初始状态 number：当状态机识别到数字字面量时会处于这个状态...这个config对象有两个参数，一个是初始状态值，一个是该状态机的所有状态配置states。初始状态值就是状态机刚开始的状态值，同时在状态机识别到一个新的单词后，它也会重置为这个状态。
描述了数据是如何被收集和验证的，它所包含的内容，以及其以前的版本和属性。通过报告在该数据集上训练的模型的基线结果而得出了结论。 一般说来，语音识别研究传统上需要大学或企业等大型机构的资源来进行。...正如ImageNet和计算机视觉领域中类似的集合所显示的那样，拓宽对数据集的访问可以鼓励跨组织的协作，并使得在不同方法之间能够进行同类比较，帮助整个领域向前发展。...它的主要目标是提供一种方法来构建和测试小模型，这些模型可以从背景噪音或不相关语音中以尽可能少的误报（false positives），从一组10个或更少的目标单词中检测出单个单词的使用时间，这个任务通常被称为关键词识别...该许可证在商业环境中也是众所周知的，因此通常在需要批准的情况下可以由法律团队快速处理。...LibriSpeech是一个1000小时的阅读英语演讲集，在“知识共享”4.0许可下发布，并使用受到广泛支持的开源FLAC编码器进行存储。它的标签只在句子级别上对齐，因此缺少词级的对齐信息。
情绪分析级别 情感分析可以在句子级别、文档级别和方面级别三个级别上进行。在句子级别或短语级别的情感分析中，文档或段落被分解为句子，并识别每个句子的极性。...在生成的矩阵中，每一行代表一个句子或文档，而每个特征列代表字典中的一个单词，并且特征映射的单元格中存在的值通常表示句子或文档中单词的计数。...为了进行特征提取，使用的最直接的方法之一是“词袋”（BOW），其中定义了一个固定长度的计数向量，其中每个条目对应于预定义的词词典中的一个词.如果句子中的单词在预定义字典中不存在，则其计数为 0，否则计数大于或等于...词频-逆文档频率，通常缩写为 TF-IDF，是另一种常用的特征提取方法。该方法以矩阵形式表示文本，其中每个数字量化了这些术语在给定文档中携带的信息量。它建立在稀有术语在文本文档中包含大量信息的前提下。...该矩阵显示基于正类和负类的数据拟合的真阳性 (TP)、假阴性 (FN)、假阳性 (FP)、真阴性 (TN) 值。基于这些值，研究人员使用准确度、精确度和召回率、F1 分数等指标来评估他们的模型性能。
我使用的数据集包含了大约5000条负向和5000条正向的评论。这里有5个数据集中的样本，这些样本在本文末也会在模型中做分类。 ?...遗忘门：在获取之前的输入x(t-1)的隐藏状态h(t-1)后，遗忘门帮助我们决定该从h(t-1)中删除什么，只保留相关信息。...2.3 “词—索引”映射 另一个重要步骤是创建称为“词—索引”的映射，这个映射为数据集中每一个单词分配一个唯一的整数值。在我所使用的数据集中，全部的正向和负向评论共包含18339个不同的单词。...该矩阵的行数表示词嵌入的维数，列数表示词汇量，或者说数据集中不同单词的个数。因此，这个矩阵的每一列表示数据集中每个单词相应的的嵌入向量。 我们应如何从矩阵中找出单词对应的列?...我们只需在单词到索引映射中查找每个单词的整数值，创建适当的独热编码向量并使用矩阵执行点积。然后将评论逐字（矢量形式）馈送到LSTM网络中。 ?
本项研究的一个重要前提是在问答方面大多数人都有基本常识。即使他们无法手动检验数据集是否能代表真实世界，但是他们可以识别问句中重要的词，并预测出这些关键词在回答问题中所起的作用。...., 2017），将系统的预测结果归因于问题中的单词上。研究者对归因结果进行了可视化，以便后续分析。其次，通过归因分析识别出网络逻辑中的弱点（例如，依赖不重要的单词），并利用这些弱点构建对抗性问题。...在研究过程中，作者发现这样的过稳定性也适用于问答任务。此外，这种行为在视觉问答网络和表格问答网络中也有所体现。作者使用归因定义一种通用的测试方法，以度量过稳定性的程度（4.3 节和 5.3 节）。...该过程涉及到当系统地从问题中去除单词的过程中，度量网络的准确率的变化。...研究者的主要发现是，当被添加短语的句子中包含所有模型认为重要（对原始段落而言）的疑问词时，攻击成功的可能性更高。
每句话属于一个意图，每个单词属于一个槽位 对于句子“watch action movie”，SLU任务识别该句子意图为“WatchMovie”，填充句子中每一个单词的槽位。...为了解决这两个问题，在我们的工作中，我们提出了一个结合单词级别的意图识别机制的Stack-Propagation 框架来解决自然语言理解问题 (SLU)。...进行单词级别意图分类，主要有以下两个优点: 执行单词级别的意图检测可以在我们的框架中为槽填充提供每个单词意图的信息，可以缓解错误传播并保留更多有用的意图信息。...但是在单词级别的意图检测中，如果句子中的某些单词被错误地预测，其他正确的单词的意图信息仍可以正确的指导槽位的预测。...此外，我们探索并分析了的预训练BERT模型纳入SLU任务的效果。在使用BERT的基础上，结果达到了新的最高性能。
每句话属于一个意图，每个单词属于一个槽位 对于句子“watch action movie”，SLU任务识别该句子意图为“WatchMovie”，填充句子中每一个单词的槽位。...在训练过程，我们将一句话的意图打给每个单词上作为该单词正确的意图标签进行分类。在给定句子的编码表示 ? ，我们采用一个单项的LSTM作为意图识别解码器，对于每一个时刻的隐层状态 ?...进行单词级别意图分类，主要有以下两个优点: 1.执行单词级别的意图检测可以在我们的框架中为槽填充提供每个单词意图的信息，可以缓解错误传播并保留更多有用的意图信息。...但是在单词级别的意图检测中，如果句子中的某些单词被错误地预测，其他正确的单词的意图信息仍可以正确的指导槽位的预测。...此外，我们探索并分析了的预训练BERT模型纳入SLU任务的效果。在使用BERT的基础上，结果达到了新的最高性能。
Entity-Level Masking：通过命名实体识别（Named Entity Recognition）将实体识别出来，并随机masked掉一些entity。...使用 Segment-Pair (多个句子) 要好于 Sentence-Pair (单个句子)，实验结果显示使用单个句子会使 BERT 在下游任务的性能下降，主要原因可能是使用单个句子导致模型不能很好地学习长期的依赖关系...动态 Mask 原始的 BERT 在训练之前就把数据 Mask 了，然后在整个训练过程中都是保持数据不变的，称为 Static Mask。即同一个句子在整个训练过程中，Mask 掉的单词都是一样的。...使用 10 个数据集训练 BERT。 更大的 batch 之前的一些关于神经网络翻译的研究显示了使用一个大的 batch 并相应地增大学习率，可以加速优化并且提升性能。...类似的单词可以通过同义词工具包（Synonyms）获得，该工具包是基于word2vec相似度计算来获取同义词的。选择一个N-gram进行掩码时，该论文将分别找到相似的单词。
本文为该综述文章中文译文的下半部分，详细介绍了CNN、分布式特征表示、RNN及其不同的应用，并对深度学习技术的未来发展进行展望。...在该竞赛中，深度卷积神经网络被用在上百万张网络图片数据集，这个数据集包含了1000个不同的类。该结果达到了前所未有的好，几乎比当时最好的方法降低了一半的错误率。...在语言模型中，网络中其余层学习并转化输入的单词向量为输出单词向量来预测句子中下一个单词，可以通过预测词汇表中的单词作为文本句子中下一个单词出现的概率。...网络学习了包含许多激活节点的、并且可以解释为词的独立特征的单词向量，正如第一次示范的文本学习分层表征文字符号的例子。这些语义特征在输入中并没有明确的表征。...如果从分布中选择一个特殊的首单词作为编码网络的输入，将会输出翻译的句子中第二个单词的概率分布，并直到停止选择为止。总体而言，这一过程是根据英语句子的概率分布而产生的法语词汇序列。
触发器可以为触发器分类提供额外信息，但错误的触发器识别结果也会影响触发器分类。最后，该模型识别事件元素，并根据事件类型对应的模式对元素角色进行分类。在论点提取中，该模型利用了上一轮历史内容的答案。...为了在不使用复杂的自然语言处理工具的情况下自动提取词汇和句子级特征，Chen等人引入了一种称为DMCNN的单词表示模型。它捕捉单词有意义的语义规则，并采用基于CNN的框架来捕捉句子层面的线索。...该模型基于共享元素和时间关系为每个输入文档构建文档级事件图，并使用基于图的注意网络方法在图上传播时间信息，如图所示，其中实体加下划线，事件用粗体显示。...DMCNN算法原理：本方法中，通过具有自动学习特征的DMCNN，将事件提取表述为两阶段、多类分类的任务。第一个阶段称为触发分类，在该阶段中，使用DMCNN对句子中的每个单词进行分类，以识别触发词。...表2显示了数据集中包含多个事件或单个事件的句子的比例，以及在一个句子中包含一个事件或多个事件的元素的比例。图片下表是DMCNN和CNN还有embedding+T的对比。
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